package com.zhang.spark_1.spark_core.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @title:
 * @author: zhang
 * @date: 2021/12/5 18:51 
 */
object Spark10_RDD_Operator_Transform {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //获取spark的连接
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    //TODO coalesce
    //coalesce方法默认情况下不会将分区的数据打乱重新组合，
    //这种情况下的缩减分区是可能导致数据不均衡，出现数据倾斜，如果想让数据均衡，可以进行shuffle处理
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6), 3)
    rdd.coalesce(4,true).saveAsTextFile("output")
    //coalesce算子可以扩大分区的，但是如果不进行shuffle操作，是没有意义的，不起作用。
    //所以如果想要扩大分区的效果，需要使用shuffle操作
    //spark提供了一个简单操作
    //缩减分区：coalesce，如果想要数据均衡，可以使用shuffle
    //扩大分区：repartition 底层默认shuffle coalesce(numPartitions, shuffle = true)
    //rdd.repartition(3).saveAsTextFile("output")
    sc.stop()
  }
}
